基于HTTP流量的变电站恶意设备检测

摘要

随着工业4.0时代的日益推进,智能电网成为目前的热点话题,各种物联网设备的嵌入以及边缘节点的部署是变电站二次系统云边协同的重要基础。该文通过对电网系统中联网设备网络行为所产生的HTTP流量进行研究,分析网络流量属性与恶意行为的相关关系,挖掘出数据特征,进而使用不同的机器学习算法来检测恶意行为,并对其进行追踪定位。实验结果表明,提出的检测方法能够有效识别恶意联网设备,降低电网系统的安全风险系数,从而保证系统安全。